Shenzhen Sinoseen Technology Co.,Ltd.
Alle kategorier
banner

Blogs

Hjem >  Blogs

Embedded Vision: En omfattende vejledning | Sinoseen

maj 27, 2024

Embedded vision refererer til integrationen af computer vision kapaciteter i indlejrede enheder og systemer. I dette papir vil vi introducere de grundlæggende begreber i indlejrede visionsystemer og derefter dykke ned i deres forskellige fordele og anvendelser.

 

Hvad er Embedded Vision?

Indlejret vision refererer til en maskine, der forstår sine omgivelser gennem visuelle metoder og henviser simpelthen til brugen af computersynsteknikker i indlejrede systemer, der involverer to teknologier: indlejrede systemer og computersyn (undertiden benævnt maskinsyn). Med andre ord henviser "indlejret vision" til et indlejret system, der udtrækker mening fra visuelt input. Indlejrede systemer kan være ethvert mikroprocessorbaseret system, der udfører et bestemt job og er tilgængeligt overalt.

Embedded-camera-for-Raspberry-Pi

Den største forskel mellem indlejret vision og det, der ofte omtales som et maskinsynssystem, er, at indlejrede visionsystemer er alt-i-en-enheder, dvs. indlejret vision er en samling af indlejrede systemer og maskinsynsteknologi.

 

Forskellen mellem integreret vision og traditionelt maskinsyn

Det traditionelle maskinsynssystem består af tre dele: kamerasystem, billedbehandlingssystem og outputdisplaysystem. Kameraet er tilsluttet pc'en via en netværksport eller USB-grænseflade; Kameraet indsamler billedoplysninger og sender dem til computeren til billedgenkendelsesbehandling.


Og den integrerede visionsystemhardware integrererkamera modulog behandlingskort, der kombinerer billedoptagelses- og billedbehandlingsfunktioner i en enhed. Enheden understøtter edge computing, modtagelse og behandling af data, beslutningstagning og derefter afsendelse af data til andre enheder eller lokal eller skybaseret behandling og analyse. Det kompakte design kan nemt integreres i industrielle og mobile enheder med lavt strømforbrug, reducerede bredbåndskrav og lavere latenstid.

Indlejrede visionsystemarkitekturer er forskellige med en række brugerdefinerede og standardkomponenter。

De typiske komponenter i et integreret visionsystem er:

  • Integreret processor- Udfører algoritmer og styrer enhed
  • Kamera modul- Optager billeder / videoer fra scenen
  • Linse- Tilpasser synsfeltet til applikationsbehov
  • Hukommelse- Gemmer billeder, programkode og data
  • Grænseflader- Tilslut kamera, hukommelse og I / O-enheder

 

DenFordele afIndlejret vision

Integreret vision er kendetegnet ved sin lille størrelse, realtidskarakter og deployerbarhed på grænseplaceringer. Det gør det muligt at indbygge intelligente visionfunktioner i enheden uden behov for ekstern behandlingshardware.

Embedded vision system er let at bruge, let at vedligeholde, let at installere osv. Det kan hurtigt opbygge et pålideligt og effektivt maskinsynssystem og dermed i høj grad fremskynde applikationssystemets udviklingshastighed.

Sammenlignet med traditionelt maskinsyn er indlejrede visionsystemer billigere. Selv avancerede tilpassede indlejrede visionsystemer er billigere end maskinsynssystemer. Hovedårsagen til dette er, at indlejrede visionsystemer har lave hardwarekrav, hvilket gør dem til et omkostningseffektivt valg til mange applikationer, selv med høje integrationsomkostninger.

Derudover er indlejrede visionsystemer kendetegnet ved brugervenlighed, nem vedligeholdelse, nem installation, lavt energiforbrug og strømlinet design. Evnen til hurtigt at opbygge et pålideligt og effektivt maskinsynssystem, som i høj grad fremskynder udviklingen af applikationer, er ideel til trange rum og integration med eksisterende systemer. Men den reelle fordel ved indlejret vision er, at dens komponenter ikke påvirker eksisterende systemer negativt.

Indlejrede visionsystemer kan gøre ting, som traditionelle maskinsynssystemer ikke kan. Indlejrede visionsystemer kan optage og behandle billeder, hvilket gør det muligt for mekaniske systemer at reagere på verden omkring dem og forbedre deres autonomi. Indlejrede visionsystemer kan reagere på og genkende billeder gennem dyb læring, hvilket gør det muligt for mekaniske systemer at træffe beslutninger baseret på det omgivende miljø.

 

UdfordringerneeMbedded vision vil møde

Embedded vision står over for flere udfordringer, som hovedsageligt er relateret til teknisk implementering, ressourcebegrænsninger og egenskaber ved applikationsdomænet. Følgende er nogle af de største udfordringer:

1. Behandlingshastighed:Indlejrede visionsystemer skal behandle en stor mængde visuelle data i realtid, hvilket kræver højhastighedsprocessorer og effektive algoritmer til understøttelse for at sikre ydeevne og nøjagtighed i realtid.

2. Strømforbrug problem:Da indlejrede visionsystemer bruger meget computer- og processorkraft, er dette en stor udfordring for små enheder (f.eks. smartphones, droner osv.), Der er afhængige af batteristrøm. Hvordan man reducerer strømforbruget og samtidig sikrer ydeevne er et centralt spørgsmål, der skal løses i indlejret visionteknologi.

3. Hukommelses- og lagerbegrænsninger:Indlejrede visionsystemer skal behandle store mængder visiondata, hvilket kræver en stor mængde hukommelse og lagerplads for at understøtte. Imidlertid er hukommelses- og lagerressourcer begrænsede i mange indlejrede enheder, hvilket begrænser anvendelsesomfanget og ydeevnen for integrerede visionsystemer.

4. Begrænsede integrerede ressourcer:Ud over de hukommelses- og lagringsbegrænsninger, der er nævnt ovenfor, har indlejrede systemer også begrænsede ressourcer såsom aritmetisk effekt og båndbredde. Hvordan man opnår effektiv visuel behandling med begrænsede ressourcer er en udfordring, som embedded vision-teknologi skal stå over for.

5. Optimering af algoritmer og modeller:Indlejrede visionsystemer kræver komplekse computervisionsalgoritmer og -modeller. Disse algoritmer og modeller skal optimeres til indlejrede systemers egenskaber for at reducere mængden af beregning, sænke strømforbruget og tilpasse sig behovene for behandling i realtid.

6. Sikkerhed og privatliv:Da indlejret visionteknologi mere og mere anvendes på forskellige områder, er det blevet en vigtig udfordring, hvordan man sikrer datasikkerhed og privatliv. Effektive mekanismer til kryptering og beskyttelse af privatlivets fred skal udformes for at forhindre datalækage og misbrug.

 

Anvendelser af indlejrede visionsystemer

Embedded vision system kan opnå billedgenkendelse, billeddetektering, billedsporing, visuel positionering, objektmåling, objektsortering og andre applikationer. Det er meget udbredt inden for industriel fremstilling, elektronisk halvlederproduktion, logistik, robotik, autopilot til biler, droner, forbrugerelektronik, sikkerhedsovervågning, medicinsk diagnostik og andre områder.

 Embedded-Vision-Applications

Konklusion

Sammen med udviklingen af Industry 4.0 vil efterspørgslen efter visionsystemer på det industrielle marked vokse, og flere og flere industrier implementerer indlejrede visionløsninger. Fordelene ved indlejrede visionsystemer i forhold til traditionelle maskinsynssystemer er mere indlysende; De er typisk billigere, bruger mindre strøm og har et mere strømlinet design. I de fleste tilfælde kan embedded vision-teknologi opfylde applikationskrav, som maskinsynssystemer ikke kan.

Relateret søgning

Kontakt os